本课程作者已有近 10 年推荐系统相关经验，他将自己丰富的实战经验浓缩与提炼，把学习推荐算法划分成了 6 大阶段，对应专栏 5 大内容模块，带你高效学习了解推荐系统的相关知识脉络、推荐算法的基本原理，并结合 58 集团的实践案例帮你融会贯通。
第1章:模块一 推荐系统基础篇
开篇词 | 如何根据规律在变化中求发展？
00:09:59
01 | 数据采集层：流量分发第一步——规范采集海量数据
00:11:24
02 | 数据加工层（上）：如何搭建用户与内容的标准规范体系？
00:16:40
03 | 数据加工层（下）：如何精准匹配用户画像与物品画像？
00:15:33
04 | 效用评测层：显性指标+标准方法，对推荐效果定量评测
00:12:23
第2章:模块二 传统机器学习推荐算法的演化
05 | 以物品与用户为基础，个性化推荐算法的四大策略
00:13:37
06 | 人以群分，基于邻域的协同过滤算法
00:12:57
07 | 物以类聚，基于特征的七种算法模型
00:11:17
第3章:模块三 深度学习推荐算法的演化
08 | 模型演化根本：深度学习推荐算法的五大范式组件
00:08:40
09 | 深度推荐模型演化中的“平衡与不平衡“组合规律
00:15:10
10 | 深度推荐模型演化中的“更深与更专注“进阶路径
00:18:12
11 | 深度推荐模型演化中的“范式替换“灵活组合
00:16:28
第4章:模块四 推荐系统绕不开的经典问题
12 | 用户行为关联与推荐：多目标与多任务学习
00:10:19
13 | 用户兴趣探索与开发：深度学习与强化学习
00:13:40
14 | 新用户与新物品涌入：冷启动难题破解之道
00:13:38
第5章:模块五 58 本地服务业务的推荐系统实战
15 | 58 本地服务业务中的推荐系统实战——工程篇
00:25:54
16 | 58 本地服务业务中的推荐系统实战——算法篇
00:30:19
第6章:结束语
结束语 | 推荐系统方案中，那些不得不知的坑
00:09:43
讲师：拉勾网
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